使用数据帧中条形图的起始点和结束点创建框图

Question

我正在尝试创建一个盒图，但每个因素只有两个值，我想要将其用作盒图栏的起点和结束点。

我有一个数据框架(df)，如下所示：

   ID            **spp**     **lrr**             Est                SE
1  25           species 1    -1.029      -0.423814246776361   0.309105763160605
2  25           species 1    0.1820      -0.423814246776361   0.309105763160605
5  24           species 2    -3.694      -1.67397643357167    1.03077640640442
6  24           species 2    0.3463      -1.67397643357167    1.03077640640442
7  21           species 3    0.5181      2.484906649788       1.4142135623731
8  21           species 3    4.4516      2.484906649788       1.4142135623731

我需要每个物种的酒吧(spp)使用lrr中的值。例如，我希望从物种1到范围从-1.029到0.1820，从物种2到-3.694到0.3463等等。

我尝试使用以下代码：

ggplot(df) +
  aes(x = lrr, y = spp) +
  geom_boxplot() +
  theme_minimal()

然而，它并没有为每个物种创建一个单一的条，而是创建了两个独立的点。我还尝试通过两个lrr列(一个用于起始点，一个用于端点)重新排列数据：

   ID            **spp**     **lrr1**      **lrr2**            Est                SE
1  25           species 1    -1.029         0.1820     -0.423814246776361   0.309105763160605
5  24           species 2    -3.694         0.3463     -1.67397643357167    1.03077640640442
7  21           species 3    0.5181         4.4516     2.484906649788       1.4142135623731

然而，我仍然不知道如何强迫酒吧进入起点和终点。任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

使用wide，您可以在stat = "identity"中设置geom_boxplot()并手动设置you图参数：

library(ggplot2)

ggplot(df_wide) +
  geom_boxplot(
    aes(
      y = spp, 
      xmin = lrr1, xlower = lrr1, 
      xupper = lrr2, xmax = lrr2, 
      xmiddle = (lrr1 + lrr2)/2
    ),
    stat = "identity"
  )

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但是，如果您不关心中间栏，那么使用geom = "bar"在stat_summary()中的原始(长)数据可能会更容易

ggplot(df, aes(lrr, spp)) +
  stat_summary(
    fun.min = min, 
    fun = median, 
    fun.max = max, 
    geom = "bar", 
    color = "black", 
    fill = "white"
  )

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Answer 2

就像这样，用geom_crossbar？

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(scales)

df1 %>% 
  group_by(spp) %>% 
  mutate(upper = max(lrr), 
         lower = min(lrr)) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot(aes(spp, lrr)) + 
  geom_crossbar(aes(ymin = lower, 
                    ymax = upper), 
                fatten = 1,
                width = 0.5) + 
  scale_y_continuous(breaks = pretty_breaks())

结果：

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数据：

df1 <- structure(list(ID = c(25L, 25L, 24L, 24L, 21L, 21L), spp = c("species 1", 
"species 1", "species 2", "species 2", "species 3", "species 3"
), lrr = c(-1.029, 0.182, -3.694, 0.3463, 0.5181, 4.4516), Est = c(-0.423814246776361, 
-0.423814246776361, -1.67397643357167, -1.67397643357167, 2.484906649788, 
2.484906649788), SE = c(0.309105763160605, 0.309105763160605, 
1.03077640640442, 1.03077640640442, 1.4142135623731, 1.4142135623731
)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "5", "6", "7", 
"8"))